Matplotlib의 `plt.plot`, `ax.plot` 및 `Figure.add_subplot`의 주요 차이점은 무엇입니까?

Matplotlib의 플롯, 축, 그림의 차이점

Matplotlib은 시각화 생성을 위한 객체 지향 Python 라이브러리입니다. 그림, 축, 플롯이라는 세 가지 기본 개체를 사용합니다.

그림

그림은 시각화가 표시될 전체 캔버스 또는 창을 나타냅니다. 여백, 배경색 및 기타 전역 속성을 포함하여 캔버스의 전체 크기와 레이아웃을 정의합니다.

축

축은 데이터가 플롯되는 그림 내의 특정 영역을 나타냅니다. . 축 레이블, 눈금 표시 및 그리드 선을 포함하여 플로팅을 위한 좌표계를 정의합니다. 여러 플롯을 허용하기 위해 단일 그림 내에서 여러 축을 생성할 수 있습니다.

플롯

플롯 개체는 축 내에서 특정 데이터 시각화를 나타내는 데 사용됩니다. 이는 선 도표, 산점도, 히스토그램 또는 기타 모든 유형의 그래픽 표현일 수 있습니다. 각 플롯은 특정 Axes 개체와 연결됩니다.

메서드 호출

이제 Matplotlib에서 다양한 메서드를 사용할 때 이러한 개체가 어떻게 상호 작용하는지 살펴보겠습니다.

• plt.plot(x, y): 이 메서드는 숨겨진 Axes 객체의 플롯() 메서드를 호출하고 현재 Figure에 새 플롯을 생성합니다.
• ax = plt.subplot () ax.plot(x, y): 이 메서드는 subplot()을 사용하여 명시적으로 Axes 객체를 생성한 다음 해당 플롯() 메서드를 호출하여 해당 Axes에 플롯을 생성합니다.
• Figure = plt.Figure() new_plot = Figure.add_subplot(111) new_plot.plot(x, y): 이 메서드는 먼저 그런 다음 add_subplot()을 사용하여 Axes 객체를 추가하고 마지막으로 새 Axes에 대해plot() 메서드를 호출합니다.

메서드 선택

메서드 선택은 다음과 같습니다. 특정 사용 사례의 요구 사항:

• plt.plot(): 빠르고 간단한 대화형 플롯에 적합합니다.
• ax.plot (): 특정 Axes 속성에 액세스하고 사용자 정의해야 할 때 유용합니다.
• Figure.add_subplot(): 시각화의 레이아웃 및 사용자 정의에 대한 더 많은 제어 기능을 제공합니다.

결국 적절한 방법 선택은 플롯 수, 원하는 레이아웃, 사용자 정의 필요성 등의 요소에 따라 달라집니다.

위 내용은 Matplotlib의 `plt.plot`, `ax.plot` 및 `Figure.add_subplot`의 주요 차이점은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!